继续跟大家聊聊 Python 吧。上次我们说到了对象的边界问题 。无论是固定边界还是弹性边界，这不外乎就是修身的两种志趣，有的对象呢独善其身其乐也融融，有的对象呢兼容并包其理想之光也莹莹。但是，边界问题还没讲完。
正如儒家经典所阐述：修身--齐家--治国--平天下。里层的势能推展开，走进更广阔的维度。
Python 对象的边界也不只在自身。这里有一种巧妙的映射关系：对象（身）--函数（家）--模块（国）--包（天下）。个体被纳入到不同的命名空间，并存活在分层的作用域里。
1、你的名字
我们先来审视一下模块。这是一个合适的尺度，由此展开，可以顺利地连接起函数与包。
模块是什么？ 任何以.py 后缀结尾的文件就是一个模块（module）。
模块的好处是什么？ 首先，便于拆分不同功能的代码，单一功能的少量代码更容易维护；其次，便于组装与重复利用，Python 以丰富的第三方模块而闻名；最后，模块创造了私密的命名空间，能有效地管理各类对象的命名。
可以说，模块是 Python 世界中最小的一种自恰的生态系统——除却直接在控制台中运行命令的情况外，模块是最小的可执行单位。
前面，我把模块类比成了国家，这当然是不伦不类的，因为你难以想象在现实世界中，会存在着数千数万的彼此殊然有别的国家（我指的可是在地球上，而喵星不同，以后细说）。
类比法有助于我们发挥思维的作用 ，因此，不妨就做此假设。如此一来，想想模块间的相互引用就太有趣了，这不是国家间的战争入侵，而是一种人道主义的援助啊，至于公民们的流动与迁徙，则可能成为一场探险之旅的谈资。
我还对模块的身份角色感兴趣。恰巧发现，在使用名字的时候，它们耍了一个双姓人的把戏 。
下面请看表演。先创建两个模块，A.py 与 B.py，它们的内容如下：
# A 模块的内容： print("module A : ", __name__) # B 模块的内容： import A print("module B : ", __name__) 复制代码
其中，__name__ 指的是当前模块的名字。代码的逻辑是：A 模块会打印本模块的名字，B 模块由于引入了 A 模块，因此会先打印 A 模块的名字，再打印本模块的名字。
那么，结果是如何的呢？
执行 A.py 的结果：
module A : __main__
执行 B.py 的结果：
module A : test module B : __main__
你们看出问题的所在了吧！模块 A 前后竟然出现了两个不同的名字。这两个名字是什么意思，又为什么会有这样的不同呢？
我想这正体现的是名字的本质吧——对自己来说，我就是我，并不需要一个名字来标记；而对他人来说，ta 是芸芸众生的一个，唯有命名才能区分。
所以，一个模块自己称呼自己的时候（即执行自身时）是“__main__”，而给他人来称呼的时候（即被引用时），就会是该模块的本名。这真是一个巧妙的设定。
由于模块的名称二重性，我们可以加个判断，将某个模块不对外的内容隐藏起来。
# A 模块的内容： print("module A : ", __name__) if __name__ == "__main__": print("private info.") 复制代码
以上代码中，只有在执行 A 模块本身时，才会打印“private info”，而当它被导入到其它模块中时，则不会执行到该部分的内容。
2、名字的时空
对于生物来说，我们有各种各样的属性，例如姓名、性别、年龄，等等。
对于 Python 的对象来说，它们也有各种属性。模块是一种对象，”__name__“就是它的一个属性。除此之外，模块还有如下最基本的属性：
>>> import A >>> print(dir(A)) ['__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__'] 复制代码
在一个模块的全局空间里，有些属性是全局起作用的，Python 称之为全局变量 ，而其它在局部起作用的属性，会被称为局部变量 。
一个变量对应的是一个属性的名字，会关联到一个特定的值。通过 globals() 和 locals() ，可以将变量的“名值对”打印出来。
x = 1 def foo(): y = 2 print("全局变量：", globals()) print("局部变量：", locals()) foo() 复制代码
在 IDE 中执行以上代码，结果：
全局变量： {'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x000001AC1EB7A400>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, '__file__': 'C:/pythoncat/A.py', '__cached__': None, 'x': 1, 'foo': <function foo at 0x000001AC1EA73E18>} 局部变量： {'y': 2} 复制代码
可以看出，x 是一个全局变量，对应的值是 1，而 y 是一个局部变量，对应的值是 2.
两种变量的作用域不同 ：局部变量作用于函数内部，不可直接在外部使用；全局变量作用于全局，但是在函数内部只可访问，不可修改。
与 Java、C++ 等语言不同，Python 并不屈服于解析的便利，并不使用呆滞的花括号来编排作用域，而是用了轻巧简明的缩进方式。不过，所有编程语言在区分变量类型、区分作用域的意图上都是相似的：控制访问权限与管理变量命名。
关于控制访问权限，在上述例子中，局部变量 y 的作用域仅限于 foo 方法内，若直接在外部使用，则会报错“NameError: name 'y' is not defined”。
关于管理变量命名，不同的作用域管理着各自的独立的名册，一个作用域内的名字所指称的是唯一的对象，而在不同作用域内的对象则可以重名。修改上述例子：
x = 1 y = 1 def foo(): y = 2 x = 2 print("inside foo : x = " + str(x) + ", y = " + str(y)) foo() print("outside foo : x = " + str(x) + ", y = " + str(y)) 复制代码
在全局作用域与局部作用域中命名了相同的变量，那么，打印的结果是什么呢？
inside foo : x = 2, y = 2 outside foo : x = 1, y = 1
可见，同一个名字可以出现在不同的作用域内，互不干扰。
那么，如何判断一个变量在哪个作用域内？对于嵌套作用域，以及变量名存在跨域分布的情况，要采用何种查找策略呢？
Python 设计了命名空间（namespace） 机制，一个命名空间在本质上是一个字典、一个名册，登记了所有变量的名字以及对应的值。 按照记录内容的不同，可分为四类：
- 局部命名空间（local namespace），记录了函数的变量，包括函数的参数和局部定义的变量。可通过内置函数 locals() 查看。在函数被调用时创建，在函数退出时删除。
- 全局命名空间（global namespace），记录了模块的变量，包括函数、类、其它导入的模块、模块级的变量和常量。可通过内置函数 globals() 查看。在模块加载时创建，一直存在。
- 内置命名空间（build-in namespace），记录了所有模块共用的变量，包括一些内置的函数和异常。在解释器启动时创建，一直存在。
- 命名空间包（namespace packages），包级别的命名空间，进行跨包的模块分组与管理。
命名空间总是存在于具体的作用域内，而作用域存在着优先级，查找变量的顺序是：局部/本地作用域 --> 全局/模块/包作用域 --> 内置作用域。
命名空间扮演了变量与作用域之间的桥梁角色，承担了管理命名、记录名值对与检索变量的任务。无怪乎《Python之禅》（The Zen of Python）在最后一句中说：
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!
——译：命名空间是个牛bi哄哄的主意，应该多加运用！
3、看不见的客人
名字（变量）是身份问题，空间（作用域）是边界问题，命名空间兼而有之。
这两个问题恰恰是困扰着所有生灵的最核心的问题之二。它们的特点是：无处不在、层出不断、像一个超级大的被扯乱了的毛线球。
Python 是一种人工造物，它继承了人类的这些麻烦（这是不可避免的），所幸的是，这种简化版的麻烦能够得到解决。（现在当然是可解决的啦，但若人工智能高度发展以后呢？我看不一定吧。喵，好像想起了一个痛苦的梦。打住。）
这里就有几个问题（注：每个例子相互独立）：
# 例1： x = x + 1 # 例2： x = 1 def foo(): x = x + 1 foo() # 例3： x = 1 def foo(): print(x) x = 2 foo() # 例4： def foo(): if False: x = 3 print(x) foo() # 例5： if False: x = 3 print(x) 复制代码
下面给出几个选项，请读者们思考一下，给每个例子选一个答案：
1、没有报错
2、报错：name 'x' is not defined
3、报错：local variable 'x' referenced before assignment
下面公布答案了：
全部例子都报错，其中例 1 和例 5 是第一类报错，即变量未经定义不可使用，而其它例子都是第二类报错，即已定义却未赋值的变量不可使用。为什么会报错？为什么报错会不同？下面逐一解释。
- 例 1 是一个定义变量的过程，本身未完成定义，而等号右侧就想使用变量 x，因此报变量未定义。
- 例 2 和例 3 中，已经定义了全局变量 x，如果只在 foo 函数中引用全局变量 x 或者只是定义新的局部变量 x 的话，都不会报错，但现在既有引用又有重名定义，这引发了一个新的问题。请看下例的解释。
- 例 4 中，if 语句判断失效，因此不会执行到 “x=3” 这句，照理来说 x 是未被定义。这时候，在 locals() 局部命名空间中也是没有内容的（读者可以试一下）。但是 print 方法却报找到了一个未赋值的变量 x ，这是为什么呢？
使用 dis 模块查看 foo 函数的字节码：
LOAD_FAST 说明它在局部作用域中找到了变量名 x，结果 0 说明未找到变量 x 所指向的值。既然此时在 locals() 局部命名空间中没有内容，那局部作用域中找到的 x 是来自哪里的呢？
实际上，Python 虽然是所谓的解释型语言，但它也有编译的过程 （跟 Java 等语言的编译过程不同）。在例 2-4 中，编译器先将 foo 方法解析成一个抽象语法树（abstract syntax tree），然后扫描树上的名字（name）节点，接着，所有被扫描出来的变量名，都会作为局部作用域的变量名存入内存（栈？）中。
在编译期之后，局部作用域内的变量名已经确定了，只是没有赋值。在随后的解释期（即代码执行期），如果有赋值过程，则变量名与值才会被存入局部命名空间中，可通过 locals() 查看。只有存入了命名空间，变量才算真正地完成了定义（声明+赋值）。
而上述 3 个例子之所以会报错，原因就是变量名已经被解析成局部变量，但是却未曾被赋值。
**可以推论：在局部作用域中查找变量，实际上是分查内存与查命名空间两步的。**另外，若想在局部作用域内修改全局变量，需要在作用域中写上 “global x”。
- 例 5 是作为例 4 的比对，也是对它的原理的补充。它们的区别是，一个不在函数内，一个在函数内，但是报错完全不同。前面分析了例 4 的背后原理是编译过程和抽象语法树，如果这个原理对例 5 也生效，那两者的报错应该是一样的。现在出现了差异，为什么呢？
我得承认，这触及了我的知识盲区。我们可以推测，说例 5 的编译过程不同，它没有解析抽象语法树的步骤，但是，继续追问下去，为什么不同，为什么没有解析语法树的步骤呢？如果说是出于对解析函数与解析模块的代价考虑，或者其它考虑，那么新的问题是，编译与解析的底层原理是什么，如果有其它考虑，会是什么？
这些问题真不可爱，一个都答不上。但是，自己一步一步地思考探寻到这一层，又能怪谁呢？
回到前面说过的话，命名空间是身份与边界的集成问题，它跟作用域密切相关。如今看来，编译器还会掺和一脚，把这些问题搅拌得更加复杂。
本来是在探问 Python 中的边界问题，到头来，却触碰到了自己的知识边界。真是反讽啊。（这一趟探知一个人工造物的身份问题之旅，最终是否会像走迷宫一般，进入到自己身份的困境之中？）
4、边界内外的边界
暂时把那些不可爱的问题抛开吧，继续说修身齐家治国平天下。
想要把国治理好，就不得不面对更多的国内问题与国际问题。
先看一个大家与小家的问题：
def make_averager(): count = 0 total = 0 def averager(new_value): nonlocal count, total count += 1 total += new_value return total / count return averager averager = make_averager() print(averager(10)) print(averager(11)) ### 输出结果： 10.0 10.5 复制代码
这里出现了嵌套函数，即函数内还包含其它函数。外部--内部函数的关系，就类似于模块--外部函数的关系，同样地，它们的作用域关系也相似：外部函数作用域--内部函数作用域，以及模块全局作用域--外部函数作用域。在内层作用域中，可以访问外层作用域的变量，但是不能直接修改，除非使用 nonlocal 作转化。
Python 3 中引入了 nonlocal 关键字来标识外部函数的作用域，它处于全局作用域与局部作用域之间，即 global--nonlocal--local 。也就是说，国--大家--小家。
上例中，nonlocal 关键字使得小家（内部函数）可以修改大家（外部函数）的变量，但是该变量并不是创建于小家，当小家函数执行完毕时，它并无权限清理这些变量。
nonlocal 只带来了修改权限，并不带来回收清理的权限 ，这导致外部函数的变量突破了原有的生命周期，成为自由变量。上例是一个求平均值的函数，由于自由变量的存在，每次调用时，新传入的参数会跟自由变量一起计算。
在计算机科学中，引用了自由变量的函数被称为闭包（Closure）。 在本质上，闭包就是一个突破了局部边界，所谓“跳出三界外，不在五行中”的法外之物。每次调用闭包函数时，它可以继续使用上次调用的成果，这不就好比是一个转世轮回的人（按照某种宗教的说法），仍携带着前世的记忆与技能么？
打破边界，必然带来新的身份问题，此是明证。
然而，人类并不打算 fix 它，因为他们发现了这种身份异化的特性可以在很多场合发挥作用，例如装饰器与函数式编程。适应身份异化，并从中获得好处，这可是地球人类的天赋。
讲完了这个分家的话题，让我们放开视野，看看天下事。
计算机语言中的包（package）实际是一种目录结构，以文件夹的形式进行封装与组织，内容可涵括各种模块（py 文件）、配置文件、静态资源文件等。
与包相关的话题可不少，例如内置包、第三方包、包仓库、如何打包、如何用包、虚拟环境，等等。这是可理解的，更大的边界，意味着更多的关系，更大的边界，也意味着更多的知识与未知。
在这里，我想聊聊 Python 3.3 引入的命名空间包 ，因为它是对前面谈论的所有话题的延续。然而，关于它的背景、实现手段与使用细节，都不重要，我那敏感而发散的思维突然捕捉到了一种相似结构，似乎这才更值得说。
运用命名空间包的设计，不同包中的相同的命名空间可以联合起来使用，由此，不同目录的代码就被归纳到了一个共同的命名空间。也就是说，多个本来是相对独立的包，借由同名的命名空间，竟然实现了超远距离的瞬间联通，简直奇妙。
我想到了空间折叠，一种无法深说，但却实实在在地辅助了我从喵星穿越到地球的技术。两个包，两个天下，两个宇宙，它们的距离与边界被穿透的方式何其相似！
我着迷于这种相似结构。在不同的事物中，相似性的出现意味着一种更高维的法则的存在，而在不同的法则中，新的相似性就意味着更抽象的法则。
附录：
局部变量的编译原理：dwz.cn/ipj6FluJ
命名空间包：www.tuicool.com/articles/FJ…
